1. 索引操作2. 索引类型PRIMARY 唯一且不能为空；一张表只能有一个主键索引INDEX 普通索引UNIQUE 唯一性索引FULLTEXT 全文索引：用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。用在比较短的文本，如果就一两行字的，普通的 INDEX 也可以3. 聚集索引 VS 非聚集索引3.1 区别* 聚集索引：主键索引，索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行
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2024-01-15 01:48:14
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数据库之复杂查询一、索引二、连接查询三、子查询联合查询四、报表函数五、分组查询六、分组连接函数七、索引最左匹配原则（自） 本篇主要内容如下： 一、索引 MySQL 索引的建立对于 MySQL 的高效运行是很重要的，索引可以大大提高 MySQL 的检索速度。 拿汉语字典的目录页（索引）打比方，我们可以按拼音、笔画、偏旁部首等排序的目录（索引）快速查找到需要的字。 索引分单列索引和组合索引。单列
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2024-01-13 15:21:58
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理解索引最好的办法就是结合案例。案例假设要设计一个在线约会网站，用户信息表有很多列，包括国家、地区、城市、性别、眼睛颜色等等。网站必须支持上面这些特征的各种组合来搜索用户，还必须允许根据用户的最后在线时间、其他会员对用户的评分等对用户进行排序并对结果进行限制。如何设计索引满足上面复杂的需求呢？思考第一件要考虑的事情是需要使用索引来排序，还是先检索数据再排序。使用索引排序会严格限制索引和查询的设计。
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2024-02-22 00:43:09
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写在前面：乍一看这两个概念可能有点混，先上一张发图。索引类型就是我们平常说的唯一索引，主键索引，组合索引等索引类型。我们都知道索引是一种数据结构，到底我们建的索引应该以什么样的结构存储呢？存储的结构不一样有什么优缺点呢？这就是索引方法的概念。常见的索引方法有BTREE,FULLTEXT, HASH等。 一，索引类型MySql常见索引类型有：主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、组合索引
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2023-06-25 15:25:49
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在MySQL中，大多数索引（如 PRIMARY KEY,UNIQUE,INDEX和FULLTEXT）都是在BTREE中存储，但使用memory引擎可以选择BTREE索引或者HASH索引，两种不同类型的索引各自有其不同的使用范围。B树索引具有范围查找和前缀查找的能力，对于有N节点的B树，检索一条记录的复杂度为O(LogN)。相当于二分查找。哈希索引只能做等于查找，但是无论多大的Hash表，查找复杂度
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2023-12-25 11:25:46
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1、实现方式MySQL主要提供2种方式的索引：B-Tree索引，Hash索引B树索引具有范围查找和前缀查找的能力，对于有N节点的B树，检索一条记录的复杂度为O(LogN)。相当于二分查找。哈希索引只能做等于查找，但是无论多大的Hash表，查找复杂度都是O(1)。 显然，如果值的差异性大，并且以等值查找（=、 <、>、in）为主，Hash索引是更高效的选择，它有O(1)的查找复杂度。
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2023-08-05 13:28:02
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摘要本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。文章主要内容分为三个部分。第一部分主要从
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2024-04-22 21:12:38
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索引的数据结构为什么InnoDB使用B+树作为索引的数据结构？ 查用的数据结构有：Hash表、二叉树、平衡二叉树、B树、B+树等等Hash表：以键值对的形式存储数据，在等值查找得时候，时间复杂度是O(1)，效率很高；但是不支持范围查询，范围查的时候还是得全表扫描。所以不适合作为索引的数据结构。二叉树：二叉树在一定程度上确实可以减少查询的效率，但是如果插入的数据是单调递增的话，二叉树就会变成一个单向
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2024-01-26 07:45:53
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B-Tree核心特点:
多路，非二叉树每个节点既保存索引，又保存数据搜索时相当于二分查找B+Tree核心特点多路非二叉只有叶子节点保存数据搜索时相当于二分查找增加了相邻接点的指向指针。B-Tree VS B+TreeB+树查询时间复杂度固定是log n，B-树查询复杂度最好是 O(1)。B+树相邻接点的指针可以大大增加区间访问性，可使用在范围查询等，而B-树每个节点 key 和 data 在
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2023-10-16 12:46:08
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Table of Contents索引：帮我们高效查询数据的数据结构。衡量索引高效的标准：IO渐进复杂度 1，索引的种类：2，索引的优点：3，索引的缺点：4，B-Tree和B+tree5，MYISAM引擎与INNODB引擎 索引：帮我们高效查询数据的数据结构。衡量索引高效的标准：IO渐进复杂度 1，索引的种类：hash索引 1，有hash冲突&
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2023-12-31 19:44:02
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梳理系统的性能瓶颈点这件事应该不是一件简单的事情，需要针对不同设计的系统来进行单独分析。首先一套完整可用的系统应该是有ui界面的(这里强调的是一套完整的，可用的系统，而并不是指单独的一个中台系统)，系统分为了前端模块和后端模块。这里由于我个人的擅长领域更多是处于后端模块，所以对于系统的瓶颈点梳理我会从后端进行分析。这里我结合常用的nginx+tomcat+redis+mysql这类常见架构进行分
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2023-12-24 17:52:34
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# MySQL的索引时间复杂度
在现代的数据库管理系统中，索引是一个不可或缺的部分。它们能够极大地提高数据检索的效率。对于刚入行的开发者来说，了解如何实现和使用MySQL中的索引是非常重要的。本文将指导你逐步实现MySQL索引的创建与使用，并解释其时间复杂度。
## 流程概述
创建和使用MySQL索引的步骤大致可以分为以下几步：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-20 11:05:50
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# MySQL索引的时间复杂度实现
## 简介
MySQL索引是提高数据库查询性能的重要手段之一。在本文中，我们将探讨MySQL索引的时间复杂度实现方法，并详细介绍每一步需要做什么以及需要使用的代码。
## 索引的时间复杂度实现流程
以下是MySQL索引的时间复杂度实现的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建表格 |
| 2 | 插入数据 |
| 3
原创
2023-09-09 12:27:18
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任意门前言聚合查询1.聚合函数count函数sum函数avg函数max函数min函数2.分组查询having子句多表查询1.笛卡尔积2.内连接3.外连接左外连接右外连接自链接子查询合并查询 关键字执行顺序前言MySQL 除了基础的 CRUD 操作之外 , 还涉及了更多更复杂的查询操作 , 不仅支持一张表进行查询 , 也支持多张表进行查询 ,本章是针对 MySQL 中的 select 查询
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2023-08-16 10:51:49
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需求：登陆管理表，将历史密码表（哈希后），历史邮箱表，登录记录表（v4 and v6），token历史表连接到user表。表结构和约束条件都很清晰，分别创立以下列：编号列明类型限制1user_idINTprimary key2user_pwdVARCHAR 3user_pwd_logidVARCHARunique key4user_emailVARCHAR 5user_emai
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2023-06-10 21:28:22
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MySQL底层使用的存储结构是B+树，那为什么选择B+树，我们对不同的存储结构对比分析一下，请看下文，尽量用通俗的话讲清楚。首先假设我们有这么一张MySQL表user在没有给name这一列创建索引的情况下，当我们要执行SELECT * FROM user WHERE name='Gavin'时，MySQL需要从第一条数据开始(Richard)，逐行对比。这种情况下查询操作的时间复杂度是O(n)，当
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2023-11-02 21:39:45
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为什么要引入索引 使用索引的全部意义就是：通过缩小一张表中需要查询的记录/行的数目来加快搜索的速度。 (类比于书的目录结构)。 一个索引是存储的表中一个特定列的值的数据结构。索引包含一个列中的所有的值，并且这些值存储在一个数据结构中。 在关系型数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构， 它是某个表中一列或若干列值的集合和对应的指向表中物理标识这些值的数
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2023-08-30 20:20:10
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一、经纬度表示方式 MongoDB 中对经纬度的存储有着自己的一套规范（主要是为了可以在该字段上建立地理空间索引）。包括两种方式，分别是 Legacy Coordinate Pairs （这个词实在不知道怎么翻译...） 和 GeoJSON 。Legacy Coordinate PairsLegacy Coordinate Pairs 又
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2023-09-26 17:14:34
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索引相关1，索引的出现是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样2，索引不但写在内存中，还会写在硬盘中3，索引是存储引擎层实现的4，索引的常见类型哈希表：以键-值（key-value）存储数据的结构有序数组：按顺序存储。查询用二分法就可以快速查询，时间复杂度是：O(log(N)搜索树：每个节点的左儿子小于父节点，父节点又小于右儿子。查询时间复杂度O(log(N))，更新时间复杂度O(log(N))
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2024-02-04 00:28:15
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一、概念 索引：索引（index）是帮助mysql高效获取数据的一种数据结构。
数据库查询是数据库的主要功能之一，最基本的查询算法是顺序查找（linear search）时间复杂度为O(n)，显然在数据量很大时效率很低。优化的查找算法如二分查找（binary search）、二叉树查找（binary tree search）等，虽然查找效率提高了。但是各自对检索的数据都有要求：二分查找要
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2023-12-25 00:14:43
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